中国AI城市前十名发布：北京超过杭州排名第一，合肥苏州南京排名前十—量子
又一年，中国AI计算力报告出炉。
作为人工智能发展的基础，通过计算力，可以窥见AI大潮的流向。
与往年相比变化最大的是中国各城市AI计算力发展排行榜。
杭州交出椅子，北京成为国内人工智能领域的最强城市（北京不是最初的几年）
合肥第一阶段，苏州、南京、西安首次进入前十名，跌破3个城市。
在这背后，中国各大城市围绕人工智能的“争夺战”也愈演愈烈。
这份报告来自“2019-2020中国人工智能计算能力发展评估报告”IDC和浪潮。
从区域、行业、芯片、技术等维度评价了我国AI计算力的发展，梳理了计算力的流动方式（芯片、技术）和计算力的流动方向（应用）
其作用，不仅可以窥见AI的发展方向，也可以作为就业时选择城市和行业时的参考。
中国最强AI城：北、杭、深、上、广
报告指出，2019年中国人工智能最强城市Top10如下：
（第一批）北京、杭州、深圳、上海、广州、合肥、苏州、重庆、南京、西安。
为什么是那些。
政策扶持、宏观经济、大型科技企业、人才储备、创业生态是重要指标。
北京（百度、字节跳动等）、杭州（阿里、网易等）和深圳（华为、腾讯等）基本上将中国的大型科技巨头和新兴AI独角兽公司分割开来。
此外，北、杭、深、上、广也是我国城市中经济发展最好的群体，聚集了众多顶尖高校和人才，创业生态也比较完善。
更重要的是，各地政府也纷纷出台扶持政策，推动人工智能技术的发展。
北京是中国自动驾驶汽车道路测量驾驶证发放最多的城市。杭州在吸引人才和公司落户方面提供了很多政策。深圳更是真金白银补贴人才、企业等。
第二梯队中的城市，在这些方面也投入了大量资源，占据了相对优势：
竞争的激烈程度，从城市排名的变化可以看出：
与2018年相比，北京超过杭州位居第一，广州进入第一批，苏州、南京、西安进入前十。
对于这些名词交换，新城出现了，报告中也有说明：
当然，计算能力和实力只是一个整体的视角。计算力只有转化为生产力，驱动行业应用，才能体现其价值所在。
将计算能力转化为生产力：支持芯片、服务器和AIaAS
不断生成庞大的数据，数据的保存速度和方法都在进步。2018年，全球编制的数据总量为32.6ZB，报告预计到2025年将增长至175.2ZB。
算法经过几十年的发展，在深度学习和加速计算出现后，得到了快速的发展和优化。但越来越大的AI模型给计算力带来了巨大的挑战。
以最近在英伟达发布的MegatronLM语言模型为例，该模型包含了近100亿个参数。
计算能力的发展离不开芯片、服务器、云计算和软件各方面的支持。
AI芯片
现阶段，AI培训芯片占据了更大的市场。目前的AI芯片主要分为GPU、FPGA、ASIC三类，主流芯片目前仍为GPU，其中英伟达和AMD是比较突出的两大厂商。国内AI芯片主要集中在ASIC领域。
IDC人工智能芯片市场保持高速增长，预计未来5年复合增长率将达到53.0%。随着AI的逐步落地，到2022年AI推理市场所占比例将超过培训市场，随着边缘、端侧需求的快速增长，人工智能芯片市场将迎来多元化发展。
目前国内主要AI芯片为ASIC，供应商有坎布里亚纪、地平线、华为等。
服务器
AI市场的爆发将服务器的发展引向高速公路，现阶段人工智能服务器采用异种结构进行加速计算，芯片组合形式为CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等。AI服务器可以采用各种不同的结构，但目前市场上广泛使用的是CPU+GPU架构。
与传统服务器相比，AI服务器的不同之处主要体现在大容量内存和AI优化的互连协议上。
IDC中国人工智能基础设施市场预计2018年将达到约19亿美元，2023年将达到83亿美元，未来5年复合增长率将达到33.8%。
其中，服务器市场规模占整个硬件市场的85%以上。2018年GPU服务器继续保持高速增长，销售额同比增长131.2%，仍然是AI服务器的主流。
IDC报告指出，我国人工智能逐步进入大规模应用阶段，产业AI化进程加快。从供应商来看，中国本土供应商占据了大部分国内市场份额，2018年中国GPU服务器市场份额前三大供应商依次为浪潮、华为和曙光。
其中浪潮超过50%。浪潮较早进入人工智能领域，通过JDM模式与领先互联网公司进行深度合作，在我国互联网行业，浪潮GPU服务器的市场份额超过60%，继续向传统行业渗透。
软件和云服务
近年来，企业从以往的硬件和软件的购买转移到公共云的导入。从AI的能力来看，企业也开始从共享云服务提供商那里购买云GPU、FPGA等计算能力、AI能力的AIaAS服务。
AI云的融合是必然趋势，AI可以以公共云服务的形式让企业在云上很容易获得AI能力，从而有效地访问和使用AI技术。
预计AIaAS将成为推动云计算市场发展的最主要动力之一。未来5年，AIaAS市场规模的年复合增长率将为66.0%。
AI生态中的软件平台型厂商是不可或缺的参与者。软件框架市场逐步呈现两足鼎立之势，向标准化发展。
TensorFlow凭借性能和生态优势仍然占据主导地位，PyTorch凭借其灵活性和增强的性能，具有更高的增长潜力。百度深度学习开源平台PaddlePadddle是国内自主开发软件框架的代表。未来的竞争格局将更加激烈。
随着计算能力的提高，参与人工智能开源软件研发的企业和开源组织越来越多，新的软件平台正在进入市场。
计算力流向：互联网、政府、金融主导
随着计算力的发展，AI的应用场景也越来越广泛。IDC对重点行业的应用场景进行了梳理和描述，如下图所示，纵轴是市场规模和未来发展潜力的大小，横轴是预测的解决方案成熟、广泛应用的时间线。
AI目前正从实验室阶段向产业演进，科技公司相继推出人工智能产品，如智能音箱。2019年，智能音箱市场快速发展。
IDC显示，2019年第一季度智能音箱市场出货量达到1122万台，同比增长787.2%，家庭普及率已与PC、智能电视等产品持平，未来发展空间较大。
随着应用场景的成熟，人工智能也逐渐渗透到各行各业。目前我国比较成熟的应用场景包括生物识别、欺诈分析与调查、智能客户服务、公共安全等。
IDC预计未来5年人工智能市场复合增长率将达到44.9%，总体规模将达到175亿美元，其中互联网、政府和金融仍然是市场主导。
对于人工智能未来短期可预测的应用方案，IDC认为有制造业、零售业、电信行业等。预计2025年以后AI将被广泛应用的场景还包括自动驾驶、智能诊断、自适应学习等。
IDC在持续研究和最新调研的基础上，获得了中国人工智能行业的应用渗透度和计算力投资分布：
2019年上半年，基于AI行业应用渗透度排名的前4名保持与去年相同的排名，为了互联网、政府、金融和制造，电信超越服务排名第五。
2019年上半年，基于AI计算投资排名的前五大行业也保持了与去年相同的排名，依次是互联网、政府、金融、制造和服务。
其中，服务行业中以科大讯飞、商汤、广视、图、寒武纪、第四范式等为代表的人工智能科技企业加快了对人工智能基础设施的投资，在人工智能产业中逐渐形成其独特的核心竞争优势。
AI计算能力中的洞察：AIaAS与边缘AI迎来高速发展
总体来说，此报告包含以下要点：。
1、中国各城市之间的竞争越来越激烈，与2018年相比，北京超过杭州位居第一，广州进入第一批，苏州、南京、西安进入前十。
2、AI逐步落地，2022年AI推论市场份额将超过培训市场，随着边缘、终端需求的快速增长，人工智能芯片市场将迎来多元化。
3、AIaAS将成为推动云计算市场发展的最主要动力之一。未来5年AIaAS市场规模的复合增长率预计为每年66.0%。
4、预计未来5年人工智能市场复合增长率将达到44.9%，总体规模将达到175亿美元，其中互联网、政府、金融仍是市场主导。
5、人工智能未来的短期应用情境包括制造业、零售业、通信业等。作为2025年以后的AI活用剧本，可以举出自动驾驶、智能诊断、适应学习等。
如何应对这些倾向呢IDC在报告中给出了建议。
1、计算能力成为核心竞争力。
解决方案提供商不仅需要提供足够的计算能力，还需要为每个应用程序开发定制的软件平台。
2、AIaaS和边缘AI发展迅速。
解决方案提供商必须提供完整的解决方案，包括云培训、云推论和边缘推论。
3、生态系统和标准化建设非常重要。
供应商应更积极推动行业标准化发展，构建产业生态系统，为更多上游和下游供应商提供整合平台。
4、聚焦分段，提供个性化解决方案。
特别是新创企业，必须有明确的领域和市场部门，建立自己的核心能力，提供业界用户个性化的解决方案。
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报告原文下载地址：
http：//aicconf.net/